摘要：考慮充電設(shè)施負(fù)荷特性的接入容量預(yù)測(cè)技術(shù)研究是優(yōu)化電網(wǎng)規(guī)劃、確保電力供應(yīng)穩(wěn)定性、提高能源利用效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。鑒于此，首先在分析充電設(shè)施負(fù)荷特性的基礎(chǔ)上，綜合考量了電動(dòng)汽車充電需求、充電設(shè)施利用率、充電設(shè)施布局等因素，提出了基于充電設(shè)施負(fù)荷特性的接入容量預(yù)測(cè)模型。其次，在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，充分考慮了不同區(qū)域的用電特性，以及不同典型日之間的充電需求差異，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，識(shí)別出影響充電設(shè)施接入容量的關(guān)鍵因素，并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。通過不斷調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)充電設(shè)施接入容量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。采用所提最大接入容量預(yù)測(cè)技術(shù)，可以更好地滿足不同區(qū)域的充電需求，提高充電設(shè)施的使用效率，確保電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。

關(guān)鍵詞：充電設(shè)施;負(fù)荷特性;電能質(zhì)量;潮流計(jì)算;容量預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TM715+.1;U469.72" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號(hào)：1671-0797（2024）24-0026-06

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.24.007

0" " 引言

近年來，隨著電動(dòng)汽車的普及和充電設(shè)施的快速建設(shè)，充電設(shè)施負(fù)荷特性對(duì)電網(wǎng)的影響日益顯著。根據(jù)《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》，到2025年，新能源車新車銷量占比達(dá)20%左右[1]。這一目標(biāo)與此前國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》[2]相一致。根據(jù)《2022—2023中國電動(dòng)汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展年度報(bào)告》，截至2023年11月，我國充電基礎(chǔ)設(shè)施保有量達(dá)到826.4萬臺(tái)，同比增長67.0%;公共充電基礎(chǔ)設(shè)施保有量262.6萬臺(tái)，同比增長51.7%;私人充電基礎(chǔ)設(shè)施保有量563.8萬臺(tái)，同比增長75.2%[3]。

2023年6月19日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《國務(wù)院辦公廳關(guān)于進(jìn)一步構(gòu)建高質(zhì)量充電基礎(chǔ)設(shè)施體系的指導(dǎo)意見》，提出進(jìn)一步構(gòu)建高質(zhì)量充電基礎(chǔ)設(shè)施體系，更好支撐新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，助力實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)[4]。

考慮充電設(shè)施負(fù)荷特性的接入容量預(yù)測(cè)，已成為確保電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行、優(yōu)化資源配置的重要研究方向。然而，電動(dòng)汽車充電行為的不確定性、多樣性以及充電設(shè)施負(fù)荷的時(shí)空分布特性，給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和容量規(guī)劃帶來了新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究考慮充電設(shè)施負(fù)荷特性的接入容量預(yù)測(cè)就顯得尤為重要。

現(xiàn)有的預(yù)測(cè)技術(shù)大多僅考慮了充電設(shè)施對(duì)配電網(wǎng)的影響，沒有充分考慮充電設(shè)施的負(fù)荷特性和電網(wǎng)的約束條件。因此，在預(yù)測(cè)過程中，需要綜合考慮電網(wǎng)的電壓、負(fù)載率、功率因數(shù)等運(yùn)行指標(biāo)，以及儲(chǔ)能系統(tǒng)、分布式電源等資源的配置情況，以確保預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可行性。

基于此，本文提出了考慮充電設(shè)施負(fù)荷特性的接入容量預(yù)測(cè)技術(shù)。該技術(shù)以饋線為研究對(duì)象，在分析電動(dòng)汽車用戶充電行為模式的基礎(chǔ)上，綜合考慮電網(wǎng)的運(yùn)行特性和約束條件，構(gòu)建了基于潮流計(jì)算的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬迭代，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來充電設(shè)施負(fù)荷需求的預(yù)測(cè)，并綜合考慮不同區(qū)域、典型日的差異，為電網(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)行和調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)。通過該技術(shù)的研究和應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)充電設(shè)施負(fù)荷特性的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，為電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和容量規(guī)劃提供有力支持。同時(shí)，該技術(shù)還可以為電動(dòng)汽車用戶提供更加便捷、高效的充電服務(wù)，推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

1" " 基于概率分布的充電設(shè)施模型構(gòu)建

由于充電設(shè)施負(fù)荷具有特定的時(shí)空分布和變化特性，它們對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷平衡和穩(wěn)定運(yùn)行具有重要影響。對(duì)充電設(shè)施負(fù)荷特性進(jìn)行分析對(duì)于優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度、提高能源利用效率以及促進(jìn)電動(dòng)汽車的普及具有重要意義。

1.1" " 充電設(shè)施負(fù)荷特性分析

首先，從時(shí)間分布的角度來看，充電設(shè)施負(fù)荷的峰值通常出現(xiàn)在夜間至凌晨時(shí)段，這是因?yàn)殡妱?dòng)汽車用戶往往選擇在這個(gè)時(shí)間段為車輛充電，利用低電價(jià)時(shí)段降低成本。而在白天，尤其是工作日的上午和下午，充電負(fù)荷相對(duì)較低，因?yàn)榇蟛糠蛛妱?dòng)汽車用戶在工作或出行中，充電需求較少。這種時(shí)間分布特性對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷平衡提出了挑戰(zhàn)，尤其是在夜間峰值時(shí)段，電網(wǎng)需要承受較大的供電壓力。

從空間分布的角度來看，充電設(shè)施負(fù)荷的集中程度受到電動(dòng)汽車用戶分布、充電設(shè)施建設(shè)布局以及城市用電負(fù)荷分布等多種因素的影響。在一些電動(dòng)汽車用戶較為集中的地區(qū)，如商業(yè)中心、居民區(qū)等，充電設(shè)施負(fù)荷的集中程度較高，對(duì)局部電網(wǎng)的供電能力提出了更高要求。而在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或電動(dòng)汽車用戶較少的地區(qū)，充電設(shè)施負(fù)荷的集中程度較低，電網(wǎng)供電壓力相對(duì)較小。

充電設(shè)施負(fù)荷的峰值，代表了充電設(shè)施在一天或某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的最大充電需求;充電設(shè)施負(fù)荷的谷值，表示了充電需求的最低點(diǎn);充電設(shè)施負(fù)荷的峰谷差，反映了充電需求在一天或某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的波動(dòng)程度。

將充電設(shè)施負(fù)荷按照不同空間分布下的充電特性分為居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)和辦公區(qū)四個(gè)區(qū)域，如圖1所示。

從圖1可以看出，在四類區(qū)域內(nèi)，工作日和休息日的充電負(fù)荷走勢(shì)基本一致，但也存在一些差異。居民區(qū)充電負(fù)荷主要集中在晚上返家后18：00—24：00，辦公區(qū)充電負(fù)荷主要集中在13：00—16：00，工業(yè)區(qū)充電負(fù)荷主要集中在14：00—17：00，商業(yè)區(qū)充電負(fù)荷則主要集中在18：00—21：00。

此外，充電設(shè)施負(fù)荷的谷值通常出現(xiàn)在凌晨或工作日的高峰時(shí)段之前。凌晨，由于電動(dòng)汽車用戶普遍處于休息狀態(tài)，充電需求較低，形成負(fù)荷谷值。而在工作日高峰時(shí)段之前，由于電動(dòng)汽車用戶尚未開始大規(guī)模出行，充電需求也相對(duì)較低。

通過分析充電設(shè)施負(fù)荷的峰谷特性，電網(wǎng)調(diào)度中心可以制定合理的充電策略，如錯(cuò)峰充電、有序充電等，以平衡電網(wǎng)負(fù)荷、提高能源利用效率并降低電網(wǎng)運(yùn)行成本。同時(shí)，也有助于推動(dòng)電動(dòng)汽車等新能源交通工具的普及和發(fā)展。

1.2" " 充電設(shè)施負(fù)荷概率分布模型

構(gòu)建電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)間概率分布模型的步驟如圖2所示。

1）收集充電設(shè)施的歷史充電數(shù)據(jù)，包括充電設(shè)施時(shí)序運(yùn)行數(shù)據(jù)、配置信息等。對(duì)缺失和異常運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后歸一化。

2）繪制充電設(shè)施負(fù)荷時(shí)間序列圖，以觀察數(shù)據(jù)的分布特性。

3）根據(jù)數(shù)據(jù)的分布特性，選擇合適的概率分布模型，如正態(tài)分布、泊松分布、指數(shù)分布等[5]。

4）使用統(tǒng)計(jì)方法（如最大似然估計(jì)、矩估計(jì)等）來估計(jì)所選概率分布模型的參數(shù)（例如，如果選擇正態(tài)分布，需要估計(jì)均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ）。

5）使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法（如Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)、Anderson-Darling檢驗(yàn)等）來驗(yàn)證所選模型是否適合數(shù)據(jù)，也可以使用交叉驗(yàn)證或留出驗(yàn)證等方法來評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力。

6）如果模型驗(yàn)證結(jié)果不理想，可以嘗試調(diào)整模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化或選擇其他模型進(jìn)行擬合。

假設(shè)選擇正態(tài)分布來描述充電設(shè)施負(fù)荷的概率分布，則概率密度函數(shù)（PDF）：

式中：x是充電負(fù)荷;μ是分布的均值（代表平均充電負(fù)荷）;σ是分布的標(biāo)準(zhǔn)差（代表充電負(fù)荷的離散程度）。

給出模型驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果和評(píng)估指標(biāo)，以說明模型的擬合程度和預(yù)測(cè)能力。使用Kolmogorov-

Smirnov檢驗(yàn)，如果p值（p值是在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，用于量化觀測(cè)數(shù)據(jù)與原假設(shè)之間一致性的統(tǒng)計(jì)量。如果p值小于顯著水平0.05，則拒絕原假設(shè);如果大于0.05，則表明觀測(cè)數(shù)據(jù)與原假設(shè)一致，接受原假設(shè)）大于0.05，證明模擬數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)來自同一分布的假設(shè)不能被拒絕，認(rèn)為所選的電動(dòng)汽車充電設(shè)施負(fù)荷概率分布模型是有效的，能夠準(zhǔn)確模擬實(shí)際數(shù)據(jù)的分布。

2" " 基于潮流仿真的充電設(shè)施接入影響分析

2.1" " 充電設(shè)施接入綜合評(píng)估指標(biāo)體系

對(duì)充電設(shè)施接入配電網(wǎng)的影響，從供電能力及供電質(zhì)量兩個(gè)方面進(jìn)行量化指標(biāo)的構(gòu)建（表1）。其中，供電能力指標(biāo)主要包括線路負(fù)載率等指標(biāo)[6]，供電質(zhì)量指標(biāo)主要包括電壓合格率等指標(biāo)[7]。

2.2" " 充電設(shè)施接入影響分析

潮流仿真[8]基于電力系統(tǒng)的基爾霍夫定律和歐姆定律，通過迭代計(jì)算求解配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的電壓和功率分布。在仿真過程中，考慮電動(dòng)汽車的充電行為對(duì)配電網(wǎng)的影響，如負(fù)荷增加、電壓波動(dòng)等。

充電設(shè)施接入影響[9]計(jì)算流程如圖3所示。

求解的約束條件如下：

1）節(jié)點(diǎn)電壓約束：所有節(jié)點(diǎn)的電壓必須滿足Umin≤U≤Umax，其中U為節(jié)點(diǎn)電壓幅值，Umin和Umax分別代表電壓幅值的最小和最大限值，這一約束條件確保了節(jié)點(diǎn)電壓幅值在一定范圍內(nèi)，從而滿足系統(tǒng)運(yùn)行的質(zhì)量要求。

2）節(jié)點(diǎn)功率約束：所有電源節(jié)點(diǎn)的有功功率和無功功率必須滿足PGmin≤Pi≤PGmax和QGmin≤Qi≤QGmax。這里，Pi和Qi分別表示電源節(jié)點(diǎn)的有功功率和無功功率，而PGmin、PGmax、QGmin、QGmax則分別代表這些功率的最小和最大限值。這一約束條件確保了電源節(jié)點(diǎn)的有功和無功功率在允許范圍內(nèi)，以滿足系統(tǒng)的穩(wěn)定性和運(yùn)行效率。

3）節(jié)點(diǎn)相位差約束：某些節(jié)點(diǎn)之間的電壓相位差應(yīng)滿足δij≤δmax，δij代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的電壓相位差，而δmax代表相位差的最大允許值。這一約束條件是為了保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，防止相位差過大導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。

針對(duì)典型日的運(yùn)行曲線進(jìn)行潮流仿真，構(gòu)建涵蓋電動(dòng)汽車充電設(shè)施的配電線路運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)模型。

1）模型原理：基于實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和潮流計(jì)算方法構(gòu)建涵蓋電動(dòng)汽車的配電線路運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)模型。該模型能夠?qū)崟r(shí)更新并反映配電線路和電動(dòng)汽車充電行為的變化。

2）輸入?yún)?shù)：配電網(wǎng)拓?fù)溥B接關(guān)系、設(shè)備（配變、導(dǎo)線段、母線）參數(shù)、負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)等信息。對(duì)缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)建模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

3）輸出參數(shù)：支路有功/無功、線路負(fù)載率、主干回路負(fù)載率和節(jié)點(diǎn)電壓等。

結(jié)合線路24 h時(shí)序負(fù)載率、主干回路負(fù)載率、電壓合格率指標(biāo)，分析充電設(shè)施接入對(duì)配電網(wǎng)的影響：

1）充電設(shè)施接入后，在充電高峰時(shí)段，線路負(fù)載率顯著上升，說明充電設(shè)施接入對(duì)線路負(fù)載產(chǎn)生了較大影響，當(dāng)重載或過載時(shí)，需要考慮增加線路容量或優(yōu)化充電設(shè)施的接入策略。

2）在充電高峰時(shí)段，主干回路負(fù)載率上升，說明充電設(shè)施接入對(duì)主干回路負(fù)載產(chǎn)生了影響，當(dāng)重載或過載時(shí)，需要考慮對(duì)主干回路進(jìn)行擴(kuò)容或優(yōu)化充電設(shè)施接入策略。

3）在充電高峰時(shí)段，電壓合格率下降，說明充電設(shè)施對(duì)配電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性產(chǎn)生了影響。電壓不穩(wěn)定可能導(dǎo)致設(shè)備損壞、運(yùn)行效率降低等問題，需要考慮優(yōu)化充電設(shè)施接入策略。

3" " 充電負(fù)荷需求預(yù)測(cè)模型

3.1" " 目標(biāo)函數(shù)

綜合上文分析，綜合考慮充電設(shè)施接入點(diǎn)的充電行為特性、充電設(shè)施接入對(duì)配電網(wǎng)的影響，以充電樁接入容量最大為目標(biāo)函數(shù)建立充電設(shè)施最大接入容量預(yù)測(cè)模型[10]，如式（2）所示：

式中：Ci為饋線上第i個(gè)配變的充電設(shè)施接入容量。

3.2" " 約束條件

1）饋線負(fù)載率約束是為了確保電網(wǎng)的安全性與穩(wěn)定性，饋線的實(shí)際電流與載流量的比值應(yīng)限制在一定的范圍內(nèi)。饋線負(fù)載率約束：

LRLlt;LRL max" " " " " " " " " " "（3）

式中：LRL為饋線負(fù)載率;LRL max為負(fù)載率上限（取100%）。

2）饋線電壓合格率約束是將饋線中電壓合格的充電設(shè)施接入點(diǎn)占所有充電設(shè)施接入點(diǎn)的比例限制在一定范圍內(nèi)，即將每個(gè)配變的電壓偏差限制在閾值范圍內(nèi)。饋線電壓合格率約束：

ViN∈[Vmin，Vmax]" " " " " " " " "（4）

式中：ViN是第i個(gè)配變的電壓值;Vmin和Vmax是電壓閾值。

3.3" " 求解方法

本文基于潮流計(jì)算，考慮充電設(shè)施接入對(duì)配電網(wǎng)的影響，采用迭代算法進(jìn)行求解，分析優(yōu)化結(jié)果，評(píng)估電網(wǎng)在不同情況下的性能，直到找到滿足所有約束條件的最大接入容量及對(duì)應(yīng)典型充電樁數(shù)量。其流程圖如圖4所示，詳細(xì)步驟如下：

1）初始化相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況，初始化變電站臺(tái)賬、線路臺(tái)賬、變壓器臺(tái)賬、用戶臺(tái)賬，變壓器參數(shù)、線路參數(shù)、計(jì)算參數(shù)、負(fù)荷運(yùn)行等相關(guān)數(shù)據(jù)。

2）根據(jù)臺(tái)賬信息，將配變下所有充電樁合同容量的累加值作為配變的現(xiàn)狀接入容量和最大接入容量的初始值。

3）計(jì)算供電能力、供電質(zhì)量指標(biāo)值（負(fù)載率、電壓合格率）。

4）如負(fù)載率和電壓合格率在限值范圍內(nèi)，則將充電樁負(fù)載率以2%的步長進(jìn)行上調(diào)迭代，直至負(fù)載率或電壓合格率不在限值范圍內(nèi)，輸出最大接入容量。

5）如負(fù)載率或電壓合格率不在限值范圍內(nèi)，則將充電樁負(fù)載率以2%的步長進(jìn)行下調(diào)迭代，直至負(fù)載率和電壓合格率在限值范圍內(nèi)，輸出最大接入容量。

4" " 實(shí)證分析

4.1" " 算例設(shè)置

根據(jù)本文提出的考慮充電設(shè)施負(fù)荷特性的容量預(yù)測(cè)模型，開發(fā)了配套預(yù)測(cè)軟件系統(tǒng)，利用該軟件對(duì)上海松江供電公司的實(shí)際線路進(jìn)行容量預(yù)測(cè)。

算例數(shù)據(jù)取自上海松江供電公司充電設(shè)施現(xiàn)狀接入容量和2024年1月的實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)，對(duì)不同區(qū)域的充電設(shè)施最大接入容量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4.2" " 結(jié)果分析

4.2.1" " 充電設(shè)施接入對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響分析

利用潮流計(jì)算，分析充電設(shè)施接入對(duì)電網(wǎng)的影響，計(jì)算現(xiàn)狀及預(yù)測(cè)接入容量下電網(wǎng)電能質(zhì)量指標(biāo)值，如表2所示。

從表2可以看出，現(xiàn)狀及預(yù)測(cè)接入容量下線路負(fù)載率和電壓合格率均在限值范圍內(nèi)，三個(gè)區(qū)域的充電設(shè)施預(yù)測(cè)接入容量均未超過所在電網(wǎng)的承載能力，且能夠有效平衡區(qū)域電力負(fù)荷，確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

4.2.2" " 不同區(qū)域充電設(shè)施接入容量預(yù)測(cè)結(jié)果分析

不同區(qū)域充電設(shè)施接入容量預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，商業(yè)區(qū)、居民區(qū)、辦公區(qū)的充電設(shè)施接入容量預(yù)測(cè)結(jié)果存在顯著差異，但每個(gè)區(qū)域的最終預(yù)測(cè)容量均滿足了該區(qū)域未來充電需求的發(fā)展規(guī)劃。

從預(yù)測(cè)結(jié)果來看，商業(yè)區(qū)的充電設(shè)施接入容量最大，這與其高密度的商業(yè)活動(dòng)、大量的人流以及較高的電動(dòng)汽車使用頻率密切相關(guān)。辦公區(qū)的充電設(shè)施接入容量適中，主要滿足日常辦公需求。而居民區(qū)的充電設(shè)施接入容量相對(duì)較小，多數(shù)充電需求發(fā)生在工作時(shí)間之外。

綜合上述考慮，建議在商業(yè)區(qū)增加充電設(shè)施接入容量以滿足高密度的充電需求，并進(jìn)一步提升其充電設(shè)施利用率;在居民區(qū)保持適中的充電設(shè)施接入容量以滿足居民日常充電需求;在辦公區(qū)則根據(jù)實(shí)際需求適當(dāng)增加充電設(shè)施接入容量，以提高充電設(shè)施利用率和經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，商業(yè)區(qū)、居民區(qū)、辦公區(qū)的充電設(shè)施接入容量優(yōu)化配置分別為9 811、5 829、6 682 kW。這樣的接入方案既能夠滿足各區(qū)域的充電需求，又能夠確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)效益的最大化。

5" " 結(jié)束語

本文針對(duì)不同區(qū)域典型日充電設(shè)施接入容量預(yù)測(cè)進(jìn)行研究，綜合考慮了各區(qū)域充電設(shè)施負(fù)荷特性、電動(dòng)汽車用戶的充電行為差異、充電設(shè)施接入對(duì)電網(wǎng)的影響、充電需求波動(dòng)等因素，通過對(duì)居民區(qū)、商業(yè)區(qū)和辦公區(qū)充電峰谷時(shí)段的分析，提出了基于區(qū)域特性和時(shí)間特性的充電設(shè)施接入容量預(yù)測(cè)模型，這為不同區(qū)域典型日充電設(shè)施接入容量的預(yù)測(cè)提供了有效方法，對(duì)于合理規(guī)劃充電設(shè)施建設(shè)、優(yōu)化電力資源配置具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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